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Explorando los efectos de la influencia adversaria en la eficiencia de la comunicación a medio dúplex.

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Un método para calcular promedios mientras se mantiene privada la información de los nodos.

Este estudio examina cómo la disposición de la red afecta el aprendizaje federado descentralizado en medio de amenazas bicefálicas.

Un nuevo algoritmo mejora la toma de decisiones en entornos multiagente con visibilidad limitada.

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Un enfoque formal para asegurar la fiabilidad en sistemas de flujo de datos con estado como Apache Flink.

Toychain facilita la comunicación segura entre robots para tareas colaborativas.

Un nuevo enfoque para mejorar la seguridad en el aprendizaje federado contra ataques de puerta trasera.

Los autómatas celulares mejoran el diseño de redes a través de la confiabilidad y una comunicación eficiente.

Presentando un store de clave-valor distribuido para mejorar la seguridad de los datos en entornos de nube.

Un nuevo enfoque mejora el entrenamiento del modelo mientras protege la privacidad de los datos.

Examinando cómo los agentes aprenden más rápido juntos a pesar de los retrasos en la comunicación.

Nuevo método mejora la eficiencia y precisión del entrenamiento de Redes Neurales Graph.

Nuevo método mejora la privacidad de los transformadores de visión en el aprendizaje automático.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y eficiencia de las instantáneas atómicas en sistemas de paso de mensajes.

Este documento examina la sinergia entre el Aprendizaje Federado y las aplicaciones de control.

Este artículo habla sobre el papel de la recomposición en la mejora de los procesos de verificación de software.

Un nuevo protocolo mejora la eficiencia y la aleatoriedad en el muestreo entre pares para redes P2P.

FADAS mejora el aprendizaje federado permitiendo actualizaciones asíncronas de los clientes mientras se mantiene la privacidad de los datos.

Enfoques para manejar los colores de máquinas virtuales en entornos de computación dinámica.

Un nuevo método para mejorar el consenso en sistemas distribuidos usando aprendizaje automático.

Explorando el papel de la computación cuántica distribuida en los avances de la química.

Un nuevo método para que los agentes elijan opciones de manera eficiente y maximicen recompensas.

Un nuevo enfoque mejora el intercambio de datos entre modelos de IA distribuidos.

Explora los métodos para alcanzar consenso en sistemas que enfrentan fallos y comportamientos maliciosos.

Rorqual mejora el procesamiento de transacciones en blockchain usando Entornos de Ejecución Confiables.

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DiOMP combina PGAS y OpenMP para una programación eficiente en sistemas distribuidos.

Un nuevo enfoque para un beamforming de bajada eficiente usando métodos distribuidos.

Explorando estrategias para encontrar valores máximos en medio de datos corruptos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al abordar los desafíos de datos diversos.

Explorando nuevos protocolos para un consenso seguro en redes descentralizadas usando tecnología cuántica.

Un nuevo método para entrenar CNNs directamente en dispositivos móviles y de borde.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en problemas complejos de asignación de recursos.